Dall’analisi dei dati descrittiva a quella predittiva. quali sono i vantaggi della lettura dei Big Data?

analisi dei dati predittiva

Dall’analisi dei dati descrittiva a quella predittiva. quali sono i vantaggi della lettura dei Big Data?

Lo studio dei dati è fondamentale per descrivere il passato e prevedere il futuro individuando modelli di comportamento all’interno di un sistema con il Machine learning e data mining

 

Uno sguardo al passato con l’analisi descrittiva dei dati

L’analisi descrittiva dei Big Data è un processo che analizza i dati storici basandosi sull’aggregazione e riorganizzazione degli stessi per descrivere il passato e rispondere alla domanda: cosa è successo?

Questo metodo è ampiamente utilizzato nelle aziende per analizzare quantitativamente gli eventi interni, come la gestione delle merci, la spesa media dei clienti nell’e-commerce, le variazioni dei livelli di vendita in un determinato periodo e, in generale, tutto ciò che può essere analizzato quantitativamente.

Occhi puntati sul futuro attraverso l’analisi predittiva

A differenza di quella descrittiva, l’analisi predittiva, che è un ulteriore metodo di analisi dei dati, consente di fare previsioni su eventi futuri e di rispondere alla domanda: cosa potrebbe accadere?

Questo metodo, partendo dallo studio dei dati storici, cerca di creare un modello per estrapolare informazioni sul futuro utilizzando diverse strategie statistiche o utilizzando le più recenti tecniche di Machine learning e data mining, che consentono di analizzare grandi quantità di dati e fornire informazioni altrettanto corrette, per prepararsi meglio a ciò che accadrà in futuro.

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Il superpotere dei Big Data

I dati storici vengono estrapolati da diverse aree di un’azienda, mescolati tra loro e arricchiti con variabili che aumentano la possibilità di prevedere l’evento.

L’analisi dei dati è quindi necessaria al fine di identificare i modelli al loro interno (ad esempio analizzando le vendite di gelato, è possibile identificare il seguente modello: vendite basse in inverno, vendite elevate in estate), consentendo quindi l’applicazione di modelli statistici di machine learning e algoritmi per catturarne il significato, le relazioni ed estrapolare informazioni utili per fare previsioni autentiche su eventi futuri.

Caratteristiche SAP che rispondono a questa esigenza

  • SAP è il software gestionale più conosciuto e più richiesto per comprendere l’importanza della raccolta e dell’analisi dei dati per un’azienda.
  • SAP ha integrato nei propri prodotti degli strumenti per realizzare analisi predittive, cercando di automatizzare il più possibile il processo in modo che l’utente non perda tempo a sviluppare codici per risparmiare tempo e ottenere informazioni più velocemente.
  • SAP consente di impostare analisi con l’obiettivo di classificare i dati, ad esempio se un cliente perderà interesse nell’azienda o se continuerà ad essere fedele.
  • I modelli di regressione sono anche facilmente configurabili dalla piattaforma SAP e consentono, ad esempio, di prevedere il prezzo di un prodotto analizzando variabili come i costi di trasporto o le tasse sui prodotti.
  • Inoltre, SAP consente di impostare analisi focalizzate su una serie storica, riunendo così altre informazioni che potrebbero influenzare i dati in esame.

Un esempio di analisi dei dati predittiva in SAP

Inoltre, SAP permette di sviluppare algoritmi personalizzati utilizzando il linguaggio R, che permette di avere maggiore controllo e flessibilità sull’analisi attualmente in corso. In questo modo gli utenti avranno accesso alle potenzialità che R mette a disposizione, utilizzando tutti gli algoritmi statistici messi a disposizione nella grande mole di pacchetti installabili all’interno del linguaggio.

Nel panorama dell’analisi dei dati, SAP Predictive Factory è un prodotto che si distingue per le sue interfacce user-friendly e consente agli utenti – sia analisti aziendali che data scientists – di creare, mantenere e monitorare modelli predittivi in ​​un processo produttivo e sicuro.

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L’uso consapevole dei Big Data è fondamentale

In conclusione, l’analisi dei dati è un passaggio essenziale nelle strategie di business intelligence e farlo in modo consapevole è uno dei requisiti fondamentali richiesti oggi.

Chiave per il successo di un’azienda è ricevere le giuste informazioni, così da poter trasformare le conoscenze in vantaggio competitivo.

La differenza viene fatta dal tipo di analisi e dalle diverse funzionalità delle due, ‘descrittiva’ di ciò che sta accadendo o ‘predittiva’ di un futuro risultato.

ccelera, grazie alla sua esperienza, ha la possibilità di aiutare le aziende ad inquadrare il percorso necessario per avviare un processo di analisi descrittiva e predittiva; la nostra partnership con SAP assicura una conoscenza molto approfondita dell’offerta, per garantirti la migliore soluzione.

Per ulteriori informazioni lasciaci di seguito i tuoi dati, sarai ricontattato subito da uno dei nostri consulenti.